【知恵袋→AI】1時間でブログ記事テーマを100個作る丸投げリサーチ方法

「ブログを始めたけど、だんだん何を書けばいいか分からなくなってきた」

2016年、私はこの悩みに「Yahoo!知恵袋を1時間読み漁れ」と答えていた。

そして実際、私は知恵袋を開き:

• 「頭痛」で検索
• 質問を一つ一つ読む
• Excelに手作業でコピペ
• カテゴリに分類
• 記事テーマを考える

この作業に1〜1.5時間かけて、111個の記事テーマを抽出していた。

しかし2025年の今、状況は劇的に変わった。

今、私が「昔の自分」に会えるなら、こう言うだろう。

「手作業での知恵袋リサーチは素晴らしかった。でもね、それは『望遠鏡で星空を一つずつ観測する作業』だった。今、私たちが手にしているのは『ハッブル宇宙望遠鏡で、銀河全体を一瞬で撮影し、そこから惑星の座標まで自動抽出する技術』なんだ」

それでも、本質は何も変わっていない。

キーワードを「考える」のではなく、悩みを「拾う」

この原則は、2016年も2025年も同じである。

今回は、2025年版・知恵袋リサーチの革命的な手順と、そして「AIが描き出す悩みの宇宙」についてお話ししたい。

2016年の真実──それは今も変わらない

まず、断言しておきたい。

キーワードツールなんて参考にする必要はない。

これは2016年も2025年も真実である。

なぜか?

理由は単純だ。

本当に深い悩みを抱えている人は、そんな単純・薄っぺらいキーワードでは検索してこないから。

例えば「頭痛」というキーワード。

キーワードツールを見れば:

• 頭痛 原因
• 頭痛 治し方
• 頭痛 薬
• 頭痛 こめかみ

こんな複合キーワードが出てくる。

しかし──

これらのキーワードだけ見て、ニーズを満たす記事を書くのは無理がある。

なぜなら「頭痛」の裏には:

• 緊張型頭痛
• 片頭痛
• 群発頭痛(別名:自殺頭痛)
• 薬物乱用頭痛

これらすべてが隠れているからだ。

そして、それぞれで:

• 悩みが違う
• 対処法が違う
• むしろ逆効果な対処法もある

キーワードだけでは、この「悩みの地層」が見えない。

2016年のリサーチ手順──それは「考古学的発掘作業」だった

2016年、私はこうやってリサーチしていた:

ステップ1:Yahoo!知恵袋で検索(10分)

「頭痛」で検索。 質問を一つ一つ開いて読む。

ステップ2:質問をExcelにコピペ(30分)

気になる質問を、手作業でコピペ。

• 「頭の左側だけ痛い」
• 「薬が効かなくなってきた」
• 「吐いてしまって食べられない」

こういう生の悩みを、地道に集める。

ステップ3:カテゴリに分類(20分)

集めた悩みを、手作業で分類:

1. 緊張型頭痛
2. 片頭痛
3. 群発頭痛
4. 混合型頭痛
5. 慢性化する頭痛・病気
6. 食べ物関連
7. 具体的な症状
8. 解決方法
9. 頭痛薬・副作用

ステップ4:記事テーマを抽出(30分)

各カテゴリから、記事テーマを考える:

• 「ストレートネックと頭痛の関係」
• 「生理前の頭痛と女性ホルモン」
• 「ロキソニンが効かなくなってきた人へ」

合計:約1〜1.5時間

そして111個の記事テーマが完成。

これは当時の最善だった。そして実際、これで結果を出した。

2025年の革命──AIが「悩みの宇宙」を一瞬で可視化する

しかし2025年、状況は変わった。

今、私が「頭痛」ジャンルのリサーチをするなら:

ステップ1:知恵袋をスクレイピング(3分)

重要:回答はスクレイピングする必要はない。質問だけでいい。

なぜなら、私たちが欲しいのは:

• 「何に悩んでいるか」(=質問)
• 「どう検索しているか」(=質問のタイトル)

この2つだけだからだ。

回答は不要である。むしろ、数万文字のノイズになる。

Pythonの簡単なスクリプトで:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

keyword = "頭痛"
# Yahoo!知恵袋から質問タイトルのみを抽出
# (具体的なコードは省略)

または、もっと簡単に:

• ブラウザの拡張機能でスクレイピング
• Google Sheetsのスクリプトで自動取得

どちらでもいい。

重要なのは:質問だけを大量に集めること

目標:500〜1000件の質問タイトル

ステップ2:質問データをAIに投げる(1分)

集めた数万文字の質問データを、AIに投げる。

【プロンプト例】

以下は、Yahoo!知恵袋から取得した「頭痛」に関する質問リストです。

このデータから:

1. 質問を意味のあるカテゴリに自動分類
2. 各カテゴリごとに:
   - 記事テーマ(タイトル案)
   - 狙うべきキーワード
   - meta description(120文字)
3. 「検索ボリュームは小さいが、悩みが深い」テーマを特に重視

出力形式:JSON

制約条件:
- カテゴリは8〜12個程度
- 各カテゴリに8〜15個の記事テーマ
- 合計100個以上の記事テーマを出力
- キーワードは「本当にその悩みを持つ人が検索する言葉」を優先

[質問データを貼り付け]

ステップ3:AIが「悩みの宇宙」を可視化(2分)

AIは瞬時に:

{
  "categories": [
    {
      "name": "緊張型頭痛(デスクワーク起因)",
      "themes": [
        {
          "title": "パソコン作業8時間で頭痛が悪化──根本原因は「姿勢」ではなく「呼吸」だった",
          "keywords": ["デスクワーク 頭痛", "パソコン 頭痛 対策", "長時間作業 頭痛"],
          "description": "デスクワーク中の頭痛、実は姿勢だけが原因ではありません。見落とされがちな「呼吸の浅さ」と頭痛の関係、そして今日から実践できる3つの対処法を解説します。"
        },
        {
          "title": "ストレートネックと頭痛の悪循環を断つ──整体に行く前に試すべき3つのこと",
          "keywords": ["ストレートネック 頭痛", "スマホ首 頭痛", "首 頭痛 関係"],
          "description": "ストレートネックが原因の頭痛に悩んでいませんか? 整体やカイロに行く前に、自宅で今すぐできる根本的なアプローチを3つ紹介します。"
        }
        // ...続く
      ]
    },
    {
      "name": "片頭痛(女性ホルモン関連)",
      "themes": [
        {
          "title": "生理前の頭痛がひどい──ピルという選択肢を考える前に知っておきたいこと",
          "keywords": ["生理前 頭痛 ひどい", "PMS 頭痛", "女性ホルモン 頭痛"],
          "description": "生理前の頭痛に悩む20〜30代女性へ。ピルの効果と副作用、そして「ホルモンバランスを整える」ために今日からできることを医学的根拠とともに解説。"
        }
        // ...続く
      ]
    },
    {
      "name": "薬物乱用頭痛(最も深刻)",
      "themes": [
        {
          "title": "ロキソニンが効かなくなってきた──それは「薬物乱用頭痛」のサインかもしれない",
          "keywords": ["ロキソニン 効かない", "頭痛薬 効かなくなった", "薬物乱用頭痛"],
          "description": "頭痛薬を週3回以上飲んでいませんか? 実は薬の飲みすぎが、さらに頭痛を悪化させる「薬物乱用頭痛」の可能性があります。抜け出すための具体的な方法を解説。"
        }
        // ...続く
      ]
    }
    // ...他のカテゴリも続く
  ],
  "high_intent_low_volume_themes": [
    {
      "title": "群発頭痛(自殺頭痛)で救急車を呼ぶべきタイミング──経験者が語る対処法",
      "keywords": ["群発頭痛 救急車", "自殺頭痛 対処", "群発頭痛 激痛"],
      "description": "「転げ回るほどの激痛」と表現される群発頭痛。救急車を呼ぶべきか迷ったら、このサインを確認してください。経験者の視点から、医師に伝えるべき情報も解説。",
      "note": "検索ボリュームは小さいが、悩みの深さは最上級。コンバージョン率が高いと予想される。"
    }
    // ...続く
  ]
}

このような、完璧に構造化されたデータを出力する。

合計:約6分

15倍速である。

しかし──「質問だけ」を集めるべき理由

ここで、重要なポイントがある。

なぜ、回答はスクレイピングしなくていいのか?

理由は3つある:

1. 私たちが欲しいのは「悩み」であって「答え」ではない

記事を書くのは、私たち(とAI)の仕事だ。 知恵袋の回答者の仕事ではない。

質問さえあれば:

• どんな悩みがあるか
• どう検索しているか
• どれくらい深刻か

これらすべてが分かる。

2. 回答を含めると、データが膨大になりすぎる

質問だけ:約500件 = 5万文字 質問+回答:約500件 = 30万文字

AIに投げるとき、余計なノイズが増える。

3. 回答の質はバラバラ

知恵袋の回答は:

• 素人の推測
• 間違った情報
• 広告目的の誘導

これらが混ざっている。

私たちが欲しいのは「悩みの生データ」だけだ。

2025年版ワークフロー──完全版

では、実際のワークフローを見てみよう。

ステップ1:スクレイピング用プロンプト(3分)

まず、スクレイピングツールで質問を集める。

または、こういうプロンプトを使う:

【プロンプト:スクレイピング支援】

Yahoo!知恵袋から「頭痛」に関する質問を500件取得するための:
1. Pythonスクリプト(質問タイトルのみ抽出)
2. Google Apps Scriptのコード
3. ブラウザ拡張機能の推奨

を教えてください。
重要:回答は不要。質問タイトルと質問本文だけでOK。

これで、AIがコードを書いてくれる。

コピペして実行。3分で500件の質問が集まる。

ステップ2:AIに分析させる(2分)

集めた質問データを、先ほどのプロンプトに投げる。

すると:

• 8〜12個のカテゴリ
• 合計100個以上の記事テーマ
• 各テーマのキーワード
• meta description

すべてがJSON形式で出力される。

ステップ3:「深い悩み」を優先順位づけ(1分)

【プロンプト:優先順位づけ】

上記の100個の記事テーマを:

1. 検索ボリューム(推定)
2. 悩みの深さ(1-10)
3. コンバージョン率の期待値(低/中/高)
4. 競合の強さ(弱/中/強)

で評価し、「最初に書くべき20記事」をランキング形式で出力してください。

AIが、優先順位をつけてくれる。

合計:約6分

2016年の90分が、2025年は6分になった。

「悩みの宇宙」から見える、人間の本質

ここで、面白いことに気づく。

AIが可視化した「悩みの宇宙」を見ると:

検索ボリュームが大きいキーワード:

• 「頭痛 治し方」
• 「頭痛 薬」
• 「頭痛 原因」

これらは、悩みが「浅い」。

検索ボリュームが小さいキーワード:

• 「ロキソニン 効かなくなった 不安」
• 「群発頭痛 救急車 呼ぶべきか」
• 「頭痛薬 やめたい でもやめられない」

これらは、悩みが「深い」。

そして、悩みが深いほど、コンバージョン率が高い。

なぜなら:

• 切実に解決したい
• お金を払ってでも解決したい
• 今すぐ行動したい

こういう心理状態だからだ。

2016年、私は手作業でこれに気づいた。 2025年、AIは一瞬でこれを可視化する。

しかし──

「どの悩みに焦点を当てるか」を決めるのは、人間である。

1ソースマルチユースの真髄──再び

一度「悩みの宇宙」を可視化すれば:

元データ:

知恵袋の質問500件

ここから展開:

1. ブログ記事100本分のテーマ
2. YouTube動画50本分の台本
3. X(旧Twitter)投稿200本分のネタ
4. Podcast 20エピソード分の構成

すべてが、**同じ「悩みの地図」**から生まれる。

これは、まるで:

「一つの鉱山から、金も銀も銅も、すべて採掘できる」

ようなものだ。

重要なのは「鉱山を見つけること」(=知恵袋からデータを集めること)。

そして「どの鉱脈が豊かか見極めること」(=AIに分析させること)。

2016年の「知恵袋マクロ」から、2025年の「AI分析」へ

2016年、私はメルマガ読者に「知恵袋の質問と回答を自動抽出するマクロ」を配っていた。

あれは、当時の最善だった。

しかし2025年、そのマクロは:

「石器時代の斧」

になった。

今必要なのは:

• スクレイピングスクリプト(質問のみ)
• AIへの分析プロンプト
• 出力されたJSONデータの活用

この3つだ。

そして何より:

「質問だけを集める」という、シンプルな原則

回答は不要。悩みさえ分かれば、答えは私たち(とAI)が作る。

それでも「人間の直感」は消えない

ここで、誤解してほしくない。

AIは万能ではない。

AIは:

• 質問を分類するのは得意
• パターンを見つけるのは得意
• 大量データから法則を導くのは得意

しかし:

• 「この悩み、実は別の角度から見ると面白い」という気づきは持っていない
• 「このニッチ、競合が少ない今が狙い目」という嗅覚はない
• 「この記事、書いてて楽しそう」という直感もない

だから、ワークフローはこうなる:

1. 人間:「このジャンルを調べたい」(テーマ選定)
2. **AI:**知恵袋から質問を自動収集
3. **AI:**質問を分析し、カテゴリ化
4. **AI:**記事テーマ100個を生成
5. 人間:「この20個が面白そう」と選別
6. **AI:**選んだ20個の詳細な記事台本を生成
7. **人間:**台本を見て「ここは自分の体験を入れよう」と調整
8. **AI:**調整後の台本から記事を展開

この**「人間とAIの協働」**が、2025年の最適解である。

「リサーチが8割、記事を書くのが2割」は、今も真実

2016年、私はこう書いていた:

「リサーチが8割、記事を書くのが2割」

これは2025年も、全く変わらない真実だ。

ただし──

リサーチの方法が、劇的に進化した。

2016年のリサーチ:

• 1ジャンルにつき1〜1.5時間
• 手作業で質問を読む
• Excelに分類
• 記事テーマを考える

2025年のリサーチ:

• 1ジャンルにつき6分
• AIが質問を分析
• 自動で分類
• 記事テーマも自動生成

しかし、「良いテーマを選ぶ」のは、人間の仕事。

ここは変わらない。

具体例:「頭痛」ジャンルで何を売るか?

2016年、私はこう書いていた:

「頭痛薬を飲み続けることに不安を感じている人がほとんど。 『薬に頼らずに頭痛を改善・軽減するための様々なアイテム』を紹介しよう」

これは2025年も正しい。

ただし、2025年は:

AIに「収益化戦略」も考えさせる

【プロンプト:収益化】

「頭痛」ジャンルのブログで、以下の条件を満たす収益化戦略を提案してください:

条件:
1. 薬を売らない(法的リスク回避)
2. 読者の悩みに本当に役立つものだけ
3. Amazonアソシエイト、楽天アフィリで扱える商品
4. 成約率が高そうな商品カテゴリ

出力:
- 商品カテゴリ5つ
- 各カテゴリの具体的商品例
- どの記事テーマから、どの商品に誘導するか

AIが、収益化戦略まで提案してくれる。

出力例:

{
  "strategies": [
    {
      "category": "ホットアイマスク・冷却ジェル",
      "products": ["めぐりズム", "アイスノン", "冷却枕"],
      "target_articles": ["デスクワーク頭痛", "目の疲れから来る頭痛"],
      "conversion_approach": "記事内で対処法を説明した後、『特に効果的だったアイテム』として自然に紹介"
    },
    {
      "category": "姿勢矯正グッズ",
      "products": ["バランスボール", "ストレートネック枕", "姿勢矯正ベルト"],
      "target_articles": ["ストレートネックと頭痛", "猫背が原因の頭痛"],
      "conversion_approach": "『根本原因は姿勢』という文脈で、解決策の一つとして提示"
    }
    // ...続く
  ]
}

これが2025年の魔法である。

最後に──2016年の私へ、そして今のあなたへ

2016年の私は、知恵袋を1時間読み漁り、手作業で質問をExcelに書き出し、カテゴリに分類していた。

それは当時の最善だった。そして実際、それで結果を出した。

しかし2025年の今、私たちが手にしているのは比較にならないほど強力な武器だ。

ただし──

武器を持っているだけでは勝てない。

必要なのは:

• スクレイピングの基礎知識(質問だけを集める)
• AIへの分析プロンプト設計力
• 「悩みの宇宙」から「光る悩み」を見つける直感
• その悩みに対する記事を書く技術

これらを習得すれば:

• 1ジャンルのリサーチが6分で完了
• 100個の記事テーマが自動生成される
• それぞれにキーワードとdescriptionがついてくる
• 「深い悩み」が優先順位づけされる

これが2025年の現実である。

重要なのは:

「キーワードを考えない」 「悩みを拾う」

この原則は、2016年も2025年も変わらない。

ただし、拾い方が劇的に進化した。

2016年、私は1時間かけて111個のテーマを抽出していた。 2025年、私は6分で100個のテーマを抽出できる。

しかし──

「どのテーマが面白いか」を決めるのは、今も昔も、人間である。

さあ、今日から始めよう。

あなたの「リサーチ」が、明日には「悩みの宇宙」に変わる。

それが、2025年の魔法だ。

---

P.S. もしあなたが「知恵袋を手作業で読むのが面倒」と思っているなら──それは正常だ。2025年、その作業はAIに任せるべきだ。あなたは「どの悩みが面白いか」を判断することに集中してほしい。

P.P.S. 回答はスクレイピングしなくていい。質問だけでいい。悩みさえ分かれば、答えはAIたちが作る。これが2025年のリサーチの鉄則である。